Technische Universität München Fachgebiet Verteilte Multimodale Informationsverarbeitung. Prof. Dr. Matthias Kranz. Studienarbeit

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1 Technische Universität München Fachgebiet Verteilte Multimodale Informationsverarbeitung Prof. Dr. Matthias Kranz Studienarbeit Konzeption und Aufbau einer WiFi Indoor Lokalisierungsplattform mit Android Autor: Heimo Gerald Gursch Betreuer: Dipl.-Ing.(Univ.) Luis Roalter Beginn: Abgabe:

2 Kurzfassung Heutige Smartphones sind Mobiltelefone, die eine Funktionalität bieten, welche weit über die Grenzen von reinen Kommunikationsdiensten hinausgeht. Besonders oft wird dabei die Möglichkeit der Navigation gewünscht. Da diese Smartphones fast ausnahmslos mit Global Positioning System (GPS) Empfängern ausgestattet sind, gibt es für die Wegfindung unter freiem Himmel schon viele und gute Programme. Innerhalb von Gebäuden ist der Empfang von GPS-Signalen praktisch kaum möglich. Deshalb liefert dieses satellitengestützes Verfahren innerhalb von Gebäuden keine, oder nur sehr schlechte, Ergebnisse. Da es aber auch in großen und unbekannten Bauwerken für ortsfremde Personen oft schwer ist, Räume und vereinbarte Treffpunkte zu finden, soll hier Abhilfe geschaffen werden. Damit das geplante System auf bereits verfügbaren Smartphones eingesetzt werden kann, muss für die Positionsbestimmung ein bestehender Dienst quasi zweckentfremdet werden. Dazu wird die Infrastruktur der Drahtlosen lokalen Netzwerke (Wireless Local Area Network, WLAN) benutzt. Da diese Infrastruktur jedoch für Kommunikation und nicht für eine Positionsbestimmung ausgelegt ist, muss erst eine Möglichkeit geschaffen werden um aus den WLAN Signalen eine Position zu bestimmen. Damit handelsübliche Mobiltelefone verwendet werden können, ist eine Analyse der WLAN-Signale lediglich auf der Software-Ebene möglich. Das heißt, eine direkte elektronische Signalverarbeitung ist nicht möglich und es können nur jene Parameter des WLAN-Signals herangezogen werden, die durch das Smartphone ausgewertet und über Software zugänglich sind. Des Weiteren verändern sich die Empfangsbedingungen der WLAN-Signale gerade innerhalb von Gebäuden mit der Zeit und dem Ort sehr stark. Diese beiden Faktoren bedingen einen Ansatz, der mit diesen Einschränkungen umgehen kann und dennoch brauchbare Ergebnisse liefert. In dieser Arbeit soll dafür mit dem sog. Verfahren des Fingerprintings gearbeitet werden. Dabei werden zuerst an bekannten Positionen die WLAN-Signale gemessen und gemeinsam mit dem Ort der Messung in einer zentralen Datenbank gespeichert. Wird nun an einem unbekannten Ort eine WLAN Messung durchgeführt, wird diese Messung mit denen in der Datenbank verglichen. Die genaue Position kann dann über unterschiedliche Methoden bestimmt werden. Als einfachstes Verfahren kann die Position der Messung mit der größten Übereinstimmung als Schätzung der unbekannten Position dienen. Im Rahmen dieser Arbeit sollen zunächst die Charakteristika der WLAN-Signale und der Messung der Signale mit Smartphones ermittelt werden. Dies soll die Grundlage liefern für eine Beispielumsetzung eines Systems zur Positionsbestimmung. Das System soll aus einer Applikation für Smartphones, einer zentralen Datenbank und einem Server, der die Applikation mit der Datenbank verbindet, bestehen. Die Arbeit soll zeigen, wie ein solches System realisiert, und was vom fertigen System erwartet werden kann. 2

3 Abstract Creation of a WiFi Indoor Localization platform using Android Mobile phones of today often so called smart phones offer a functionality that goes beyond the classical communication services. Many users desire a navigational program on their phones. For open-air usage nearly all smart phones have a Global Positioning System (GPS) receiver and matching navigation software is also available. If the phone is used in a building, the GPS signal received there is very weak, often useless. People who are new to big buildings would desire a service, which works in-door as well as the GPS system outside. Therefore a better solution for indoor navigation is desirable. This new system for indoor use should be useable on current smart phones. To achieve this goal a service currently used has to be adopted and used for navigational purposes. In this case we make use of the infrastructure of the widely used wireless local area networks (WLAN). To be able to use unmodified smart phones, the WLAN signals cannot be processed electronically. Only the information about the signal can be used, that is accessible by software. Furthermore vary the receiving conditions for WLAN signals with time and the receiving positions. These two facts demand a method that can work in such conditions and is capable of delivering valid results. In this thesis the method fingerprinting is chosen. At this fingerprinting approach a sample of the WLAN signals is taken at a known position. This sample is called the fingerprint for this position. The fingerprint and its corresponding positions are then stored on a central database. If a user wants to determine his position, the fingerprint of the unknown location is compared to the samples in the database. To estimate the correct position of the unknown fingerprint, several methods are possible. The simplest way is to choose the position of the fingerprint which fits best to the unknown sample. The first goal of this thesis is to determine the characteristics of the WLAN signal measurement with smart phones. That should be the basis for an example implementation of a fingerprinting system. This system should consist of the application for the smart phone, the fingerprint database and the server application. The server application is responsible for connecting the software on the smart phone with the database. In this thesis we will show how such a system can be implemented and what results can be expected. 3

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5 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 5 1 Einleitung Ortsbestimmung unter freiem Himmel Motivation für Ortsbestimmung in Gebäuden Mögliche Anwendungen Verfahren und Methoden Abgrenzung der Arbeit Ziele dieser Arbeit Funktionale Anforderungen Nicht-Funktionale Anforderungen Positionsbestimmung in Funknetzen Aufbau von drahtlosen lokalen Netzwerken Verfahren zur Positionsbestimmung Lokalisierung auf Zellbasis Ankunftszeit Modifiziertes Ankunftszeitverfahren Umlaufzeit Winkelbasiertes Verfahren Empfangsstärke Fingerprinting Zusammenfassung Bestehende Fingerprinting Systeme Cisco RF Fingerprinting awiloc Signalstärkenmessung in WLANs WLAN Logging Application Nutzungsabhängigkeit Zeitliche Abhängigkeiten Abhängigkeit von unterschiedlichen Geräten

6 6 INHALTSVERZEICHNIS 5 Systemimplementierung Kommunikationsprotokoll Nachrichtenformat Nachrichten Fehlernummer Abhörsicherheit Server Serverarchitektur WLAN-Datenbank Kartendatenbank TUM Roomfinder API Connectors Adapter Servlet Client Programmteile Programminterne Kommunikation Anwendungsoberfläche Systemtest Stockwerkerkennung Versuchsanordnung Versuchsergebnis Raumerkennung Versuchsanordnung Versuchsergebnis Positionsbestimmung innerhalb eines Raumes Versuchsanordnung Versuchsergebnis Veränderter Positionsbestimmungsalgorithmus Zusammenfassung Rückblick Ausblick A Nachrichtenformate und Fehlernummern 67 A.1 Rauminformationen in Kartennummer auflösen A.2 Kartenbild zur Kartennummer anfordern A.3 Koordinatentransformationsmatrix anfordern A.4 Speichern einer Position am Server A.5 Anfordern einer Position vom Server A.6 Fehlernummern

7 INHALTSVERZEICHNIS 7 B Verwendete Geräte und Software 73 B.1 WLAN Basisstation B.2 Smartphones B.2.1 LG P B.2.2 Google Nexus S B.2.3 Sony Ericsson XPERIA mini B.2.4 Point of View Tab-Tegra B.3 Software Abbildungsverzeichnis 77 Tabellenverzeichnis 79 Literaturverzeichnis 81

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9 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Ortsbestimmung unter freiem Himmel Die Ortsbestimmung war und ist der wichtigste Grundstein für die Navigation zu Lande, zu Wasser und in der Luft. In den letzten Jahrzehnten haben sich dafür elektronische, satelliten-gestützte Systeme durchgesetzt. Diese Systeme benutzen Satelliten, welche die Erde umkreisen und permanent ein Funksignal zur Erde senden. Da die Empfänger auf der Erdoberfläche das Signal von mehr als einen Satelliten empfangen, können sie so ihre Position berechnen. Als Vertreter ist das heute am häufigsten eingesetzte Global Positioning System (GPS), das noch im Aufbau befindliche europäische Galileo und das russische GLONASS zu nennen [1]. Für Anwendung auf Smartphones ist heute praktisch ausschließlich GPS relevant. GPS Empfänger sind in der überwiegenden Anzahl der heute erhältlichen Smartphones verbaut [2]. Dadurch wurde es zu einem Quasistandard für die Ortsbestimmung im Freien. Damit der Benutzer nicht nur lediglich seine Position mitgeteilt bekommt, die in Koordinaten ausgedrückt für fast alle Benutzer wenig aussagekräftig ist, gibt es eine Vielzahl an Programmen, welche die Position auf einer Karte der Umgebung darstellen. Diese Programme sind für alle gängigen Plattformen der Smartphones erhältlich [3]. Der Großteil dieser Software geht über eine reine Anzeige der via GPS bestimmten Position weit hinaus. So ist die Wegfindung zu einem frei wählbaren Ort, Aufzeichnung des zurückgelegten Weges und Messung von der Bewegungsgeschwindigkeit ein Bestandteil der meisten dieser Programme. Ebenfalls ist das verwendete Kartenmaterial nicht mehr eine klassische Landkarte; es sind darin umfangreiche Zusatzinformationen für den Benutzer zu finden. So können beispielsweise Sehenswürdigkeiten, Geschäfte, Restaurants und vieles mehr darin verzeichnet sein [3]. 1.2 Motivation für Ortsbestimmung in Gebäuden Da das Angebot an Informationen zur aktuellen Position wie erläutert sehr groß ist, erwarten sich die Benutzer nun auch ähnliche Angebote innerhalb von Gebäuden. Dies ist jedoch 9

10 10 Kapitel 1 Einleitung nicht die alleinige Motivation. Ebenso sind zahlreiche andere Anwendungen denkbar. Hier sollen nun exemplarisch einige wenige davon beschrieben werden Mögliche Anwendungen Für genaue Ortsbestimmungen innerhalb von Gebäuden wäre beispielsweise das Verfolgen von autonomen Transportfahrzeugen in Produktionsstätten eine mögliche Anwendung. In dem Umfeld dieser Arbeit soll jedoch eine Beschränkung auf Smartphone-basierte Szenarien gelten. Aber auch mit dieser Einschränkung gibt es eine Vielzahl an möglichen Einsatzszenarien. Jeder der sich schon mal in einem unbekannten und großen Gebäude zu Recht finden musste, kann den Wunsch nach einer Navigationshilfe verstehen. Mit der Möglichkeit der Positionsbestimmung innerhalb von Gebäuden kann zum Beispiel ortsfremden Personen ein Navigationsdienst angeboten werden. Aber auch ohne der Möglichkeit der Wegfindung, und damit verbundenen vollständigen Navigation, gibt es denkbare Anwendungen. So kann dem Benutzer der Raum genannt werden, in dem er sich gerade befindet. Mit dieser Information können wiederum weitere wichtige Hinweise verknüpft sein. Diese könnten im universitären Umfeld zum Beispiel der Raumbelegungsplan oder in einem Museum kann das eine Erklärung zu den ausgestellten Gegenständen im Raum sein [4] Verfahren und Methoden Die Idee der Ortsbestimmung in Gebäuden ist natürlich nicht neu. Es wurden deshalb auch schon verschiedenste Verfahren entwickelt. An dieser Stelle sollen nun Beispiele dafür vorgestellt werden. Da in dieser Arbeit im weiteren Verlauf mit einem auf Wireless Local Area Networks (WLAN, hier synonym für Netze nach dem Standard IEEE a, b, g oder n) basierenden Ansatz gearbeitet wird, sollen zuvor noch Beispiele für Verfahren genannt werden, die anders arbeiten. Es gibt natürlich auch dabei wieder eine Vielzahl an Methoden auf die dies zutrifft. Hier sollen jedoch nur beispielhaft solche genannt werden, die sich gut eignen, um die Vor- und Nachteile der Ortsbestimmung über WLAN aufzuzeigen. Cricket Das sogenannte Cricket Location System verwendet viele im Raum verteilte Sender. Diese senden sowohl ein akustisches Signal, im Ultraschallbereich, als auch ein Funksignal aus. Die Sender werden an bekannten Orten, meist der Decke oder Wände, angebracht. Sie strahlen nun in periodischen Abständen sowohl ein Funk-, als auch ein Ultraschallsignal ab. Der Empfänger kann aus dem Laufzeitunterschied der beiden Signalen die Abstände

11 1.2 Motivation für Ortsbestimmung in Gebäuden 11 zu den einzelnen Sendern errechnen. Dabei wird davon ausgegangen, dass sich Funkwellen im Vergleich zu Schallwellen quasi unendlich schnell ausbreiten. So kann durch eine Messung der Zeit zwischen dem Eintreffen der Funk- und den Schallwellen die Entfernung zum Sender bestimmt werden. Aus den bekannten Positionen der einzelnen Sender ist die Lage des Empfängers berechenbar. Das System besitzt den Vorteil, dass das Stockwerk und der Raum mit Sicherheit bestimmbar sind, denn die Schallwellen können keine Wände oder Decken überwinden. Nachteilig wirkt sich aus, dass eine spezielle Sendeinfrastruktur aufgebaut werden muss; ebenso sind die Empfänger speziell angepasste Geräte. Des Weiteren können auch Gengenstände oder Personen die Ultraschallwellen abschirmen und so die Systemfunktionalität beeinträchtigen [5, 6]. UbiSense Die Firma UbiSense vertreibt ein Ortsbestimmungssystem auf Basis von Funkwellen. Dabei werden Empfänger im Raum an bekannten Positionen verteilt und untereinander verbunden. Die mobile Einheit dient als Sender. Diese bekommt über einen Funkkanal im 2,4GHz Band die Aufforderung einen Ultrabreitbandimpuls im 6-8GHz Bereich abzusetzen. Die untereinander vernetzten Empfänger können dann aus dem Winkel und der Zeit des Eintreffens des Impulses die Position des mobilen Senders bestimmen. Dieses System zeichnet sich durch eine sehr hohe Genauigkeit in der Positionsbestimmung aus. Ebenso ist es auch für große Anlagen mit sehr vielen mobilen Teilnehmern geeignet. Im Vergleich zum Ansatz mit Ultraschall sind Funkwellen nicht auf direkte Verbindungen angewiesen. Es können aber in dem hier gewählten, sehr hohen Frequenzbereich, schon größere metallische Objekte Probleme bereiten. Dieses System ist auch auf eigene Hardware für Sender und Empfänger angewiesen. Die nötige Verkabelung der fest installierten Stationen ist auch zusätzlich als Nachteil zu werten [6]. Nutzung bestehender Infrastruktur WLAN Lokalisierung Für die Nutzung zur Lokalisierung haben die bisher vorgestellten Systeme den Nachteil, dass eine feststehende Infrastruktur aufgebaut werden muss. Dies kann umgangen werden, wenn bestehende Funksysteme verwendet werden. Aus juristischen Überlegungen ist es natürlich klar, dass nur jene genutzt werden, die auch ohne rechtliche Einschränkungen empfangen werden dürfen. Denkbar wäre also die Verwendung von beispielsweise Radio, Fernsehen, Mobilfunk und WLAN. Da diese Funknetze bereits in hoher Dichte aufgebaut sind, wird keine zusätzliche Infrastruktur benötigt. Des Weiteren sind heutige Smartphones bereits mit einem Empfänger für einige dieser Netze ausgestattet. Ebenso bieten Smartphones heute schon nennenswerte Rechenleistung [7], welche die Ausführung von Lokationsprogrammen auf ihnen erlauben. Damit kann auf die Entwicklung von eigener Hardware vollständig verzichtet werden, und die Aufgabe ist gänzlich durch Software erle-

12 12 Kapitel 1 Einleitung digbar. Die größten Vorteile dieses Ansatzes sind, dass keinerlei Kosten für den Aufbau einer Infrastruktur anfallen und dass handelsübliche Smartphones als mobile Station herangezogen werden können. Dadurch ist schnell und günstig ein Lokalisierungssystem installierbar. Jedoch sind die hierzu quasi zweckentfremdeten Netze nie für eine Lokalisierung von Geräten gedacht gewesen. Deshalb ergibt sich natürlich ein Nachteil, der besonders in der Genauigkeit der Positionsbestimmung schlagend wird. Erst durch die Kombination von mehr als einem Netz, also z.b. WLAN und Mobilfunknetzen ergeben sich genauere Ergebnisse [6]. 1.3 Abgrenzung der Arbeit In diesem Abschnitt soll die genaue Aufgabenstellung festgelegt werden, welche in dieser Arbeit behandelt wird Ziele dieser Arbeit Mit dieser Arbeit soll ein System zur Ortsbestimmung mittels der bestehenden WLAN Infrastruktur aufgebaut werden. Dazu wird in zwei Schritten vorgegangen. Im ersten Schritt soll auf die Grundlagen von Fingerprinting eingegangen werden. Im Zuge dessen gilt es mögliche Probleme aufzuzeigen und Varianzen in den Bedingungen, die aufgrund der Eigenarten der Positionsbestimmung mit WLAN entstehen, aufzudecken. Basierend auf diesen Erkenntnissen des ersten Schrittes, ist im zweiten Schritt ein System zur Ortsbestimmung mittels WLAN zu entwickeln. Dieses System soll im Wesentlichen aus zwei Teilen bestehen. Ein Teil ist eine Anwendung, welche die Schnittstelle zum Benutzer darstellt. Über diese soll der Benutzer die Möglichkeit haben, seine aktuelle Position über das System ermitteln zu lassen. Die Positionsbestimmung wird dabei anhand der drahtlosen Netzwerke am aktuellen Aufenthaltsort des Benutzers ermittelt. Die vom System bestimmte Position ist dann auf einer Karte des Gebäudes wieder dem Benutzer zu präsentieren. Die Berechnungen im Hintergrund zur Erfüllung dieser Anforderung, ist die Aufgabe des zweiten Teils. Dieser kann als zentraler Server gesehen werden, zu dem die Benutzeranwendungen eine Verbindung aufbauen. Dieser Server besteht aus einem Kommunikationsteil, der mit den Benutzeranwendungen kommuniziert, aus einem Logikteil, der die Position des Benutzers bestimmt und einem Datenbankteil, der die nötigen Informationen für die Ortsbestimmung beinhaltet. Im fertigen System soll der Benutzer also seine Position auf einer Karte dargestellt bekommen, wobei die Position aus einer Messung der drahtlosen Netzwerke am Standpunkt des Benutzers ermittelt wird. Für den Benutzer soll ein Smartphone genügen um diese Aktionen durchführen zu können.

13 1.3 Abgrenzung der Arbeit Funktionale Anforderungen Hier sollen nun die genauen Aufgaben genannt werden, welche das System am Ende für den Benutzer bereitzustellen hat. Die Anforderungen beziehen sich nur auf das System zur Positionsbestimmung, nicht aber auf den restlichen Teil der Arbeit. Der Benutzer soll in der Lage sein einen Namen einzugeben, der ihn im System identifiziert. Es muss die Möglichkeit geben, dass eine Karte des Raumes im Gebäude angefordert werden kann. Diese Anforderung kann entweder über eine manuelle Eingabe von Gebäude, Stockwerk und Raum, oder über das Lesen eines QR-Codes erfolgen. Als QR-Codes sind dabei die bereits an den Türschildern des Lehrstuhls angebrachten Codes zu verwenden. Auf der daraufhin dem Benutzer gezeigten Karte, muss der Benutzer seine aktuelle Position markieren und dem Server übermitteln können. Auf diese Weise kann eine Datenbank mit WLAN-Daten und bekannten Positionen aufgebaut werden. Sendet der Benutzer eine Mitteilung mit WLAN-Daten und Position an den Server, so muss ein frei wählbarer Kommentar eingegeben werden können. Ebenso ist die aktuelle Zeit, zu der die Mitteilung gemacht wurde, zu speichern. Das System muss in der Lage sein den auf der Karte markierten Ort in Koordinaten auf der Erdoberfläche umzusetzen. Kennt der Benutzer seinen aktuellen Aufenthaltsort nicht, so muss dieser Ort vom System ermittelt werden. Dazu sind die aktuellen WLAN-Daten an der Position des Benutzers zu verwenden. Anschließend soll die bestimmte Position auf einer Karte dem Benutzer angezeigt werden Nicht-Funktionale Anforderungen Auch diese nicht-funktionalen Anforderungen beziehen sich lediglich auf das System zur Ortsbestimmung, nicht aber auf die ganze Arbeit. Die Applikation, mit der der Benutzer mit dem System interagiert, soll auf Android Smartphones lauffähig sein; dabei soll Android-Version 2.1 und höher unterstützt werden. Für das Lesen von QR-Codes soll auf Googles ZXing zurückgegriffen werden. Die Smartphone-Applikation hat mit dem Server des Systems über das Hypertext Transfer Protocol (HTTP) zu kommunizieren. Der Server soll anhand eines Java Servlets auf einem Apache Tomcat Server der Version 6 implementiert werden. Für die benötigte Datenbank des Systems ist eine MySQL-Datanbank zu verwenden. Die Karten für die Darstellung der Position des Benutzers sollen über die TUM Roomfinder API bezogen werden. Das fertige System ist auf den Servern des Fachgebiet Verteilte Multimodale Informationsverarbeitung zu installieren und in Betrieb zu nehmen.

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15 Kapitel 2 Positionsbestimmung in Funknetzen In diesem Kapitel sollen die nötigen Verfahren und Praktiken vorgestellt werden, welche zur Positionsbestimmung in Funknetzen dienen können. Diese Methoden sollen zuerst auf ihre jeweilige Funktionsweise und der damit verbundenen Voraussetzung untersucht werden. Anhand dieser Analyse wird klar, welche Verfahren zum Einsatz bei der Ortsbestimmung mit Hilfe von WLAN geeignet sind und welche nicht. Davor soll kurz die Funktionsweise aktueller drahtloser Netze erläutert werden. Diese dient als Grundlage für die Beurteilung der einzelnen Verfahren zur Ortsbestimmung. 2.1 Aufbau von drahtlosen lokalen Netzwerken Drahtlose lokale Netze folgen alle einem Aufbauprinzip. Das Kernnetz, welches zum Beispiel an Servern, anderen Rechnern oder auch dem Internet angeschlossen ist, ist in aller Regel ein drahtgebundenes Netz. Dieses Netz stellt dann Zugangspunkte, sogenannte Access-Points zur Verfügung. Access-Points werden auch als Basisstationen bezeichnet. Es handelt sich dabei um spezielle Geräte, welche eine Umsetzung der Kommunikation von drahtgebunden auf drahtlos vornehmen. Diese Access-Points bieten nun anderen Teilnehmern in ihrer Umgebung die Möglichkeit, auf das Kernnetz zuzugreifen. Die Reichweite solcher Access-Points ist allerdings beschränkt. Um damit große Gebäude flächendeckend versorgen zu können, werden nun mehr als eine Basisstation benötigt. Das Gebiet, welches von einer Basisstation versorgt wird, bezeichnet man auch als Basic Service Set (BSS). Um diese Gebiete eindeutig zu identifizieren, gibt es die BSSID. Für die Unterscheidung ganzer WLANs wird der Service Set Identifier (SSID) verwendet, welcher quasi als WLAN-Name zu verstehen ist. Ein WLAN hat also einen SSID und für jeden Access-Point in diesem WLAN eine BSSID. Aus den einzelnen BSSs ergibt sich eine Art zellulares Netz, das sich über ein Gebäude erstreckt. Damit sich an den Grenzen der Zellen, die jeweils von einem anderen Access-Point versorgt werden, keine Störungen ergeben, operieren diese in anderen Frequenzbereichen, sogenannten Kanälen. Durch Nutzung unterschiedlicher Frequenzen ist es auch möglich mehr als einen Access-Point auf der gleichen Position zu haben. Manche Basisstationen können auch mehrere WLANs gleichzeitig anbieten. Dadurch kann eine 15

16 16 Kapitel 2 Positionsbestimmung in Funknetzen Trennung verschiedener Netze erreicht werden. Dies wird oft verwendet um eine Isolierung zwischen Benutzer vornehmen zu können, beispielsweise auf Grund von sicherheitstechnischen Überlegungen [8]. Alle Geräte, die von einem Access-Point bedient werden, teilen sich die Luftschnittstelle als gemeinsames Medium. Damit dennoch eine gezielte Kommunikation möglich ist, muss eine Adressierung vorliegen. Jedes Endgerät und auch jeder Access-Point verfügt deshalb über eine weltweit eindeutige Adresse, die sogenannte Medium Access Control Adresse, kurz MAC-Adresse. Sie wird benötigt, um eine Kommunikation mit eindeutiger Quelle und Ziel aufzubauen. Ebenso wird die MAC-Adresse der entsprechenden Basisstation, meist auch als BSSID des jeweiligen BSS, gewählt [8]. 2.2 Verfahren zur Positionsbestimmung In diesem Abschnitt werden nun verschiedenste Verfahren zur Ortsbestimmung vorgestellt. Nicht alle dieser Ansätze eignen sich für eine Anwendung bei Positionsbestimmung im WLAN, sollen aber hier dennoch für die technischen Möglichkeiten als Beispiel dienen Lokalisierung auf Zellbasis Diese Methode, im Englischen als Cell of Origin bezeichnet, kurz COO, kann als das einfachste dieser Verfahren angesehen werden. Dabei wird lediglich die Zelle bestimmt, in welcher das Endgerät gerade kommuniziert. Diese Zelle ist durch den Access-Point, welcher die mobilen Geräte darin bedient, bestimmt. Die Ermittlung der Zelle durch das Endgerät ist sehr einfach, da nur der Access-Point erkannt werden muss. Dieser ist sehr leicht anhand seiner MAC-Adresse erkennbar. Die Adresse muss dem Client bekannt sein, damit er mit der Basisstation kommunizieren kann. Über eine zentrale Datenbank, in die MAC-Adressen der Access-Points mit ihrem dazugehörigen Standort verzeichnet sind, lässt sich nun die Position des Clients bestimmen [9]. Hier erkennt man sehr schnell, dass die Genauigkeit der Positionsbestimmung mit der Zellgröße einhergeht. Da die Funkzellen jedoch auch in Gebäuden bei günstigen Verhältnissen bis zu 25m Ausdehnung haben können, ist das Verfahren nur sehr ungenau [10]. Aufgrund der Einfachheit in der Umsetzung ist es jedoch nicht ganz von der Hand zu weisen. Für eine bessere Genauigkeit gäbe es die Möglichkeit, dieses Lokalisierungsverfahren in Kombination mit anderen Verfahren einzusetzen. Hier könnte mit COO bereits eine Eingrenzung des möglichen Gebietes für andere genauere Verfahren gefunden werden, die dann lediglich einen kleineren Suchbereich abdecken müssten.

17 2.2 Verfahren zur Positionsbestimmung Ankunftszeit Im Englischen als Time of Arrival, kurz TOA, wird ein Verfahren bezeichnet, bei dem die Ankunftszeit eines Signales am Gerät ausschlaggebend ist. Das Signal wird von festen Basisstation zur mobilen Einheit gesendet. Bei diesem Verfahren werden genaue, und in allen Stationen synchrone Zeitgeber benötigt. So kann dann die Ausbreitungszeit eines Signals bestimmt werden. Die Sendezeit kann auf das Signal moduliert sein, oder sie ist dem Empfänger a priori bekannt. Dann ist aus Ankunftszeit, die der Empfänger selbst misst, und der Sendezeit, die Dauer bestimmbar, die das Signal zur Ausbreitung gebraucht hat. Unter einer Annahme für die Ausbreitungsgeschwindigkeit ist die zurückgelegte Strecke des Signals berechenbar. Wenn die Entfernung zu mehreren bekannten Punkten ermittelt wurde, ist daraus die absolute Position durch das Verfahren der Triangulation berechenbar [9]. Für eine hohe Genauigkeit dieses Verfahrens sind präzise Zeitmessungen nötig. Um einen Fehler von weniger als 1m zu erzielen, dürfen die einzelnen Zeitgeber nur um 1ns abweichen [11]. Die strikten Anforderungen an die Zeitmessung und Synchronisierung der einzelnen Zeitgeber, in den mobilen und den fixen Stationen, macht dieses Verfahren für den Einsatz auf Smartphones unbrauchbar Modifiziertes Ankunftszeitverfahren Damit die Zeitbasis nicht auf den mobilen Einheiten und den Basisstationen synchron gehalten werden muss, gibt es das im englischen als Time Difference of Arrival, kurz TDOA, bezeichnete Verfahren. Dabei wird ein Signal von der mobilen Station ausgesandt. Die Basisstationen müssen nun untereinander verbunden sein und die Unterschiede in der Ankunftszeit ermitteln. Die absoluten Zeiten sind hier nicht von Belangen, da die Unterschiede in den Übertragungszeiten proportional zu den Entfernungen sind [9, 11]. Auch wenn bei diesem Verfahren nun noch die Basisstationen untereinander zeitsynchron arbeiten müssen und die mobile Station nicht mehr, so bleiben die Anforderungen an die Messung der Zeit gleich wie bei dem nicht modifizierten Ankunftszeitverfahren, dem TOA. Damit scheidet es auch für den Einsatz bei Smartphones und WLAN-Infrastruktur aus Umlaufzeit Damit die Anforderung der Synchronisierung der einzelnen Uhren entfallen kann, wurde das Verfahren der Umlaufzeitmessung eingeführt, was im Englischen als Round Trip Time of Flight, kurz RTOF, bezeichnet wird. Dabei geht vom mobilen Gerät ein Signal aus. Dieses wird dann am festen Empfänger wieder zurückgesandt. So muss nun nur noch die mobile Einheit die Zeit messen, bis das Signal wieder bei ihm angekommen ist. Aber auch

18 18 Kapitel 2 Positionsbestimmung in Funknetzen diese Messung muss, wie bei der Messung der Ankunftszeit, sehr genau erfolgen, denn es wird wieder über die Ausbreitungsgeschwindigkeit der Abstand ermittelt und dann mittels Triangulation die tatsächliche Position. Ebenfalls geht die unbekannte Zeit als Fehler ein, die der Empfänger benötigt, um das Signal wieder zurückzusenden [11]. Auch dieses Verfahren ist aufgrund der strengen Anforderung an die Zeitmessung nicht mit Smartphones umzusetzen Winkelbasiertes Verfahren Bei diesem Verfahren, im Englischen wird es als Angel of Arrival, kurz AOA, bezeichnet, ist der Winkel die ausschlaggebende Größe für die Positionsbestimmung. Durch mehrere gerichtete Antennen an den Basisstationen können diese den Winkel bestimmen, aus welchen das Signal von der mobilen Station eingetroffen ist. Das Verfahren ist in seiner Genauigkeit durch die Anzahl der verwendeten Antennen und der zur Bestimmung verwendeten Anzahl von Basisstationen abhängig [9, 11]. Da bei der WLAN-Infrastruktur meist keine, oder nur sehr grob gerichtete Antennen eingesetzt werden, ist dieses Verfahren dort nicht anwendbar Empfangsstärke Bei der Messung der Empfangsstärke, im Englischen Received Signal Strength, kurz RSS, wird von der Tatsache Gebrauch gemacht, dass die Signalstärke mit zunehmender Entfernung abnimmt. Ist die Sendeleistung bekannt, so kann über die gemessene Empfangsleistung der Abstand berechnet werden. Aus den Abständen zu verschiedenen, feststehenden Sendern kann die mobile Station dann wieder ihre Position bestimmen [9, 11, 12]. Dieses Verfahren ist grundsätzlich für die Verwendung mit Smartphones und WLAN- Infrastruktur geeignet. Zu bedenken ist dabei aber, dass Smartphones nicht primär für die Messung der Empfangsstärke von WLAN-Signalen gebaut sind und dies deshalb nur mit bedingter Genauigkeit möglich ist. Ebenso müssen nicht alle Access-Points mit der vollen Leistung senden. Ist die Sendeleistung aber unbekannt, dann ist kein vernünftiger Rückschluss auf die Entfernung mehr möglich. Von Bahl et al. [12] wird gezeigt, dass so ein System funktionieren kann, aber mit einigen Einschränkungen der Genauigkeit zu kämpfen hat. Im übernächsten Kapitel werden auch noch Messungen vorgestellt, die die Problematik der unterschiedlichen Empfangsstärken zwischen verschieden Smartphone-Modellen und Abhängigkeiten der Signalstärke mit der Zeit aufzeigen.

19 2.3 Zusammenfassung Fingerprinting Mit Fingerprinting wird ein Verfahren bezeichnet, welches die Schwächen der Entfernungsbestimmung über die Signalstärke überwinden soll. Dabei wird die Arbeit in zwei Teilschritte unterteilt. Im ersten Schritt wird eine Datenbank aufgebaut. Dazu werden an bekannten Positionen die verfügbaren WLANs mit ihren Daten ermittelt und gemeinsam mit der Ortsinformation in der Datenbank gespeichert. Diese Phase sollte sinnvollerweise vor dem eigentlichen Betrieb des Systems durchgeführt werden. Diese Datenbasis entscheidet später über die Leistungsfähigkeit des Systems. In der zweiten Phase, dem eigentlichen Betrieb, werden die Messungen der WLAN Signale an einem unbekannten Ort mit der Datenbank verglichen. Wie nun die gesuchte Position genau ermittelt wird, ist unterschiedlich. Es kann als einfachste Lösung die Position mit der besten Übereinstimmung gewählt werden. Komplexere Ansätze, wie Interpolation und ähnliches ist auch möglich. Im Deutschen wird Fingerprinting oft mit Signalstärkenmustererkennung bzw. mit Positionsbestimmung durch Signalstärkenmustervergleich übersetzt [9, 11 13]. Es ist noch festzuhalten, dass dieses Verfahren keineswegs lediglich mit WLAN Anwendung findet. Auch in Verbindung mit Global System for Mobile Communications Netzen (GSM- Netzen) ist diese Vorgehensweise anwendbar [14]. 2.3 Zusammenfassung Auch wenn es eine große Anzahl prinzipieller Möglichkeit zur Positionsbestimmung mit Funksignalen gibt, so scheiden die meisten Aufgrund der Anforderungen an spezielle Hardware aus, wenn nur die bestehende Infrastruktur und handelsübliche Smartphones verwendet werden sollen. Die mit diesen Einschränkungen noch möglichen Ansätze auf Zellbasis, der Empfangsstärke und Fingerprinting sollten aber dennoch ausreichen um ein solches System in Betrieb nehmen zu können. Als Vorteil gegenüber anderen Verfahren ergibt sich das mögliche Einsparungspotenzial, da bereits vorhandene Infrastruktur und Ausstattung verwendet werden kann. Dem gegenüber steht der Nachteil, dass weder WLAN noch Smartphones für Positionsbestimmung geplant oder konstruiert worden sind. Um mit diesen Nachteilen dennoch vernünftige Ergebnisse zu erreichen, muss bei der Entwicklung des Systems besonders auf Methoden geachtet werden, welche die Nachteile kompensieren können. Als vielversprechendster Ansatz gilt dabei Fingerprinting. Dies hängt auch damit zusammen, dass hier die beiden anderen Verfahren, also Zelllokalisierung und Signalstärkenlokalisation, auch integrierbar sind. Die Zelllokalisierung ist dabei immer inhärent enthalten. Eine Zelle ist jedoch nun nicht mehr eine Funkzelle, sondern ein Gebiet, in dem eine Referenzmessung gültig ist. Damit sind die Zellgrößen abhängig von der Anzahl der Messungen skalierbar und die Genauigkeit des Verfahrens in einem bestimmten Bereich steuerbar. Die Lokalisierung auf Signalstärkenbasis kann dazu

20 20 Kapitel 2 Positionsbestimmung in Funknetzen herangezogen werden, um zwischen zwei Referenzmessung eine Position zu interpolieren und so eine bessere Genauigkeit zu erhalten [4].

21 Kapitel 3 Bestehende Fingerprinting Systeme Das große Potenzial des Fingerprintings führte auch dazu, dass bereits mehrere solcher Systeme implementiert wurden. Dieses Kapitel soll zwei bestehende Fingerprinting Systeme vorstellen. Dabei werden die Eigenschaften dieser Systeme herausgestrichen, welche sie besonders auszeichnen. 3.1 Cisco RF Fingerprinting Die Firma Cisco bietet ein komplettes System zur Positionsbestimmung an. Die Informationen über dieses System sind in [9] dargeboten. Der große Vorteil dieses Systems besteht darin, dass alle Funktionalitäten in den Geräten der Netzarchitektur enthalten sind. Die einzelnen mobilen Geräte im Netz benötigen keinerlei Änderungen an Hard- oder Software. Damit ergibt sich allerdings auch die Möglichkeit, Benutzer und ihre Geräte ohne deren Wissen zu verfolgen. Vorteilhaft daran ist jedoch, dass nun sämtliche Geräte, die über eine WLAN-Anbindung verfügen, lokalisiert werden können. Sogenannte WLAN-Tags, also kleine WLAN taugliche Sensoren, stehen hier besonders im Mittelpunkt. Diese Sensoren können auf bewegten Objekten angebracht werden und übermitteln dann Sensordaten per WLAN. Ebenso kann nun über die Positionsbestimmung der Weg der Objekte nachvollzogen werden. Cisco bietet mit dem Produkt auch die Möglichkeit, spezielle Informationen dieser WLAN-Tags direkt über das Fingerprinting System auszulesen. Als Beispiel wäre der Batteriestand zu nennen. Dies funktioniert dann aber nur über eigene Nachrichten, welche das WLAN-Tag unterstützen muss. Ein Nachteil ist natürlich, dass die Funktionalität in den Komponenten der Netzarchitektur implementiert ist. Deshalb müssen eigenen Access-Points und Netzwerkserver eingesetzt werden. Um die Positionsinformationen messen zu können, werden die Access-Points herangezogen. Diese werden über das Lightweight Access Point Protocol (LWAPP) kontrolliert. Um eine Positionsbestimmung durchzuführen, muss das Signal eines mobilen Teilnehmers von mindestens drei Basisstationen empfangen werden. Die Access-Points leiten die nötigen Informationen (MAC-Adresse des Senders, MAC-Adresse des Access-Points, Empfangsschnittstelle und Signalstärke) an den Wireless LAN Controller (WLC) weiter. WLCs die- 21

22 22 Kapitel 3 Bestehende Fingerprinting Systeme nen eigentlich zur Koordination der Access-Points, übernehmen hier aber auch eine Rolle bei der Ortsbestimmung. Die WLCs akquirieren Daten von den durch sie bedienten Basisstationen. Darüber in der Hierarchie folgt der wichtigste Teil des Systems, das sogenannte WLAN Location Appliance. Darin werden alle Daten gesammelt und die Positionen der einzelnen Geräte berechnet. Das WLAN Location Appliance kann die Information über die ermittelten Aufenthaltsorte über verschiedene Schnittstellen ( s, Syslog, SOAP/XML und SNMP TRAP) an andere Dienste weitergeben. Das WLAN Location Appliance arbeitet zur Positionsbestimmung grundsätzlich nach dem Fingerprinting Verfahren. Es muss also zuerst eine Lernphase absolviert werden, bevor das System vollständig einsetzbar ist. Für eine bessere Genauigkeit bei der Ortsbestimmung wird ein Verfahren angewandt, welches weit über reines Fingerprinting hinausgeht. Aus den Daten der Lernphase wird ein Modell der Signalstärke berechnet. Dieses Modell gibt für jeden WLAN-Kanal und über das ganze abgedeckte Gebiet eine Verteilung der Empfangsstärke wieder. Die Berechnung des Modells ist der eigentliche Aufwand des Systems und die einzelnen Algorithmen zur Modellrechnung sind auch nicht offengelegt. Die Positionsbestimmung wird anhand einer Mustererkennung durchgeführt. Die gemessenen WLAN-Daten werden mit dem Modell verglichen und danach die Position mit der geringsten Abweichung als gesuchter Aufenthaltsort ermittelt. Ein WLAN Location Appliance kann auf diese Weise bis zu 2500 Geräte lokalisieren, wobei auch mehrere WLAN Location Appliances kombiniert werden können, um noch mehr mobile Stationen verfolgen zu können. Die Genauigkeit der Ortsbestimmung wird von Cisco selbst mit 10m in neunzig Prozent der Anfragen angeben [9]. Moen et al. [15] untersuchten die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit des Cisco RF Fingerprinting Systems. Dabei wird aber eine Positionsbestimmung in den Straßen von Trondheim durchgeführt. Das Fingerprinting System war jedoch zum Zeitpunkt der Untersuchung nicht für den Betrieb unter freiem Himmel ausgelegt. Dieses Anwendungsfeld wurde von Cisco erst nach dieser Untersuchung mit neuen Versionen angeboten. Deshalb ergeben sich auch nur mäßige Genauigkeiten bei der Trefferquote der Position. So wurde für unbewegte mobile Stationen ein maximaler Fehler von bis zu 90m, bei bewegten bis zu 200m ermittelt. Bei bewegten Stationen ergibt sich aber das Phänomen, dass sich der Fehler mit der Zeit, und somit der fortschreitenden Bewegung, reduziert. So konnten dann einzelne Positionen auf bis zu 9m genau bestimmt werden, wobei der durchschnittliche Fehler immer noch 50m betrug.

23 3.2 awiloc awiloc Von der Frauhenhofer-Gesellschaft wurde das sogenannte awiloc System entwickelt [13]. Dabei handelt es sich ebenfalls um ein System, welches mit dem Fingerprinting Verfahren arbeitet, wenn auch die Systemarchitektur anders ist. Bei awiloc wird keine angepasste Infrastruktur benötigt, sondern es können bestehende WLAN-, GSM- und UMTS-Netze verwendet werden. Ebenso sind für den Betrieb keine eigenen Server notwendig, sondern es werden alle Berechnungen direkt am Smartphone durchgeführt. Als großer Vorteil des Systems ist zu werten, dass weder ein Server benötigt wird, noch Änderungen an der Infrastruktur nötig sind. So wird die Einführung des Systems einfach und kostengünstig. Als Genauigkeit des Systems werden durchschnittlich 1-5m innerhalb, und 10m außerhalb von Gebäuden angegeben. Wie bei jedem Fingerprinting System müssen auch hier zuerst Testdaten gesammelt werden. Aus diesen Daten wird dann eine Karte erstellt, welche die zu erwartenden Empfangsstärken im Gebäude wiedergibt. Diese Karte wird mit der Positionsbestimmungssoftware auf die einzelnen Geräte verteilt. Jedes Smartphone kann dann vollkommen autark seine Position bestimmen. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass die sensiblen Positionsdaten nie das Gerät des Benutzers verlassen, und ist somit aus datenschutztechnischen Gründen sehr vorteilhaft. Nachteilig wirkt sich natürlich aus, dass bei Änderungen in den WLAN-Referenzdaten alle Smartphones auf den neuesten Stand gebracht werden müssen. Da dies schwer zu exekutieren sein kann, ist dies ein eindeutiger Nachteil dieses Ansatzes. Es ist eine wichtige Eigenschaft, dass awiloc lediglich die Aufgabe der Positionsbestimmung erledigt. Was mit der Ortsinformation dann weiter geschieht, ist eine andere Frage. Deshalb wird awiloc mit anderen Programmen zusammen verwendet. Dabei ist beispielsweise art2guide [16] zu nennen. Art2guide bietet dem Benutzer einen Museumsführer, der durch die Positionsinformation relevante Hinweise bezüglich der ausgestellten Objekte liefert. Ein anderes System ist MobileWALK. Es richtet sich besonders an Fußgänger im städtischen Bereich, sowohl innerhalb als auch außerhalb von Gebäuden [17].

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25 Kapitel 4 Signalstärkenmessung in WLANs Dieser Abschnitt soll die tatsächlichen Bedingungen in aktiven WLANs aufzeigen. Um das durchführen zu können, wurde ein Programm entwickelt, welches die aktuellen Signalstärken aufnimmt und speichert. In diesem Kapitel soll zuerst dieses Programm vorgestellt und danach die damit ermittelten Ergebnisse besprochen werden. 4.1 WLAN Logging Application Um die tatsächlichen Bedingungen in WLANs aufzeichnen zu können, wurde ein eigenes Android Programm erstellt. Dieses Programm ist als WLAN Logging Application (Wlog) bezeichnet. Diese Applikation ist sehr einfach; der Benutzer kann die Aufzeichnung starten und Wlog führt dann selbständig in einem einstellbaren Intervall eine Messung aller verfügbaren WLANs durch, bis der Benutzer die Aufzeichnung wieder stoppt. Alle ermittelten Messdaten werden in einer Datei gespeichert, so dass diese später ausgewertet werden können. WLog zeichnet nur Daten auf, welche über Androidschnittstellen verfügbar sind. Dazu wird über das Android Application Programming Interface (API), also die Programmierschnittstelle, auf diese Daten zugegriffen, wie durch die Android Programmierschnittstelle [18] beschrieben. Für jedes Netzwerk sind folgende Daten verfügbar: SSID: Die SSID des WLANs. BSSID: Die BSSID des Access-Points, bzw. des BSS. Frequency: Der von diesem Netzwerk benutze Kanal, in MHz angegeben. Level: Die Empfangsstärke im Bereich von -1 bis -99dBm. Capabilities: Beschreibt die Verschlüsselungsmethode, die genutzt wird. Im Anschluss werden nun einige der ermittelten Daten vorgestellt. Die Auswertung beschränkt sich auf eine Diskussion der Empfangsstärke. Ziel ist es zu zeigen, von welchen Einflüssen die Empfangsstärke beeinflusst wird und wodurch sich damit Probleme für Lokalisierung mit dem Fingerprinting-Verfahren ergeben. 25

26 26 Kapitel 4 Signalstärkenmessung in WLANs Die bei den Messungen verwendeten Geräte sind im Anhang B mir ihren Seriennummern aufgelistet. 4.2 Nutzungsabhängigkeit Mit dieser Messung soll die Abhängigkeit der Signalstärke von der Kommunikationsaktivität im entsprechenden WLAN gezeigt werden. Bei der Durchführung wurde die Basisstation (siehe Tabelle B.1 auf Seite 73) gemeinsam mit dem Smartphone (siehe Tabelle B.3 auf Seite 74) verwendet. Sowohl Access-Point als auch Smartphone wurden während der Messung nicht bewegt und hatten somit immer einen konstanten Abstand zueinander. Das hier gemessene Netzwerk ist auf Kanal 13 betrieben worden. Die Tabelle 4.1 zeigt die Belegung der Nachbarkanäle. Die Signalstärkenmessung ist in Abbildung 4.1 dargestellt. Vom Kanal Anzahl nur der gemessenes Basisstation Netzwerk Tabelle 4.1: Anzahl der aktiven Basisstationen während der Messung Beginn der Messung an, bis ca. 45 Minuten nach dem Beginn, teilte sich das Smartphone mit anderen Teilnehmern das Netzwerk. Von da, an bis ca. 2 Stunden und 10 Minuten nach Beginn, war das Smartphone der alleinige Nutzer des WLANs. Danach waren wieder andere Nutzer auch im Netzwerk. Deutlich zu erkennen ist, dass die Schwankung der Si- Abbildung 4.1: Verlauf der Signalstärke bei unterschiedlicher Anzahl an Geräten im WLAN. Im Abschnitt mit geringen Schwankungen (45 Minuten bis 2 Stunden 10 Minuten) war das Smartphone der einzige Teilnehmer im WLAN. gnalstärke von der Anzahl der Nutzer im Netzwerk abhängt. Optisch sind die Bereiche klar unterscheidbar. Es gibt aber auch große Schwankungen, wenn das Smartphone alleine im

27 4.3 Zeitliche Abhängigkeiten 27 WLAN ist, wobei diese jedoch um einiges seltener sind. Weitere Einflüsse wie die Personen im Raum, Verdeckungen durch Gegenstände, usw. werden hier nicht behandelt. Einiges davon wurde von Kaemarungsi et al. [19] beschrieben. Für die Positionsbestimmung stehen aber keine eigenen WLANs zur Verfügung, sondern diese werden unterschiedlich stark für normale Kommunikationszwecke genutzt. Deshalb muss das System mit den dargestellten Schwankungen umgehen können. 4.3 Zeitliche Abhängigkeiten In Abbildung 4.2 ist eine Messung im Hörsaal Z999 am Stammgelände der TU München gezeigt. Für die Messung wurde das Smartphone (siehe Tabelle B.3 auf Seite 74) benutzt. Die Messung wurde während einer Lehrveranstaltung durchgeführt. Das Smartphone wurde im Verlauf der Aufnahme nicht bewegt. Bei dieser Messung wurden zwei Basisstationen erkannt, die jeweils vier WLANs bedienen. Die Darstellung zeigt anschaulich, dass die Signale eines Access-Points besser zu empfangen sind als die des anderen. Abbildung 4.2: Gezeigt ist der Verlauf der Empfangspegel von zwei Access-Points, die jeweils vier WLANs bereitstellen. Zu erkennen sind Pegelschwankungen mit bis zu ±10dBm. Des Weiteren ist eine klare Abhängigkeit des Pegels über der Zeit festzustellen. Die Schwankungen des Empfangspegels um ±10dBm ist erkennbar. Die Schwankung über der Zeit ist unerwünscht, da diese die Abhängigkeit der Signalstärke vom Aufenthaltsort verfälscht. Diese starken Schwankungen des Pegels müssen bei der Auslegung eines Ortsbestimmungssystems durch eventuelle Korrekturen berücksichtigt werden.

28 28 Kapitel 4 Signalstärkenmessung in WLANs 4.4 Abhängigkeit von unterschiedlichen Geräten Bei dieser Messung wurden die Smartphones von LG (siehe Tabelle B.2 Seite 73) und Sony (siehe Tabelle B.4 auf Seite 74) verwendet. Sie wurden direkt nebeneinander positioniert und sollten über eine Stunde eine Messung der vorhandenen WLANs durchführen. In dieser Zeit wurde keines der beiden Geräte bewegt. In die Auswertung wurden alle Netzwerke aufgenommen, welche zumindest einmal von einem der beiden Geräte ermittelt wurden. Die Messung fand im Hörsaal 0999 am Stammgelände der TU München statt. Für das Abbildung 4.3: Balkendiagramm der Empfangspegel von 26 verschieden WLANs zu jeweils vier verschiedenen Zeitpunkten. Diagramm wurden die vier Zeitpunkte 0, 20, 40 und 60 Minuten ausgewählt. Um eine Reihung zu ermöglichen, sind die einzelnen WLANs alphabetisch nach der MAC-Adresse des Access-Points sortiert. Ist ein drahtloses Netzwerk nicht erkannt worden, so wurde der Strafwert -120dBm für den Pegel vergeben. In Abbildung 4.3 erkennt man nun ein Muster, welches sich mit gewisser Ähnlichkeit bei dem Diagramm beider Smartphones zu erkennen gibt. Die gemessenen Pegel für ein WLAN und einen Zeitpunkt können von Gerät zu Gerät unterschiedlich sein. Es ist hier sogar mehrmals der Extremfall sichtbar, bei welchen ein Netzwerk nur von einem Gerät erkannt wird und vom zweiten Gerät nicht. Die im vorherigen Kapitel besprochene Abhängigkeit von der Zeit ist auch hier wieder erkennbar. Die vier Balken, welche unmittelbar nebeneinander stehen und den Empfangspegel eines Netzwerkes zu den vier unterschiedlichen Zeiten darstellen, zeigen die Unterschiede in der Zeit. Ebenso tritt hier auch der Extremfall auf, dass ein WLAN zu einem Zeitpunkt gemessen werden konnte und zu einem anderen Zeitpunkt nicht. Auch diese Untersuchung zeigt, dass bei dem Vergleich der Messungen mehr auf eine Art Mustererkennung gesetzt werden muss. Die einzelnen Pegel sind nur von geringer Aussage-

29 4.4 Abhängigkeit von unterschiedlichen Geräten 29 kraft. Die teilweise großen Unterschiede in den Empfangsstärken zwischen den verwendeten Geräten wird auch von Kaemarungsi [20] beschrieben. Um dennoch mit einer möglichst großen Anzahl von verschiedenen Geräten im System gute Ergebnisse zu erzielen, wird von Vaupel et al. [21] eine Kalibrierung der einzelnen Teilnehmer vorgeschlagen.